1、introduction 本章的主題是關於利用和探索的矛盾: Exploitation:利用當前已知信息做決策 Exploration:探索未知空間獲取更多信息 最佳的策略是用長期的眼光來看,放棄短期高回報 獲取足夠策略是讓策略變成全局最優的必要條件 幾個基本的探索方法 ...
探索與開發 Exploration and Exploitation .導論 探索與開發二難問題 基於決策的決策過程存在以下兩種選擇 開發:基於目前的學習做最優的決策 探索:獲取更多的學習 最佳的長期策略或許會包含一些短期的犧牲 獲取足夠的信息更能得到最為全面的決策 探索的方案 Approach to Exploration 隨機探索 Randon exploration 通過隨機動作進行探索 ...
2021-01-17 20:24 0 548 推薦指數:
1、introduction 本章的主題是關於利用和探索的矛盾: Exploitation:利用當前已知信息做決策 Exploration:探索未知空間獲取更多信息 最佳的策略是用長期的眼光來看,放棄短期高回報 獲取足夠策略是讓策略變成全局最優的必要條件 幾個基本的探索方法 ...
作者:老董 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 目前關於強化學習(RL)的論述和公開課程已經很多了,雖然已經有了不少深入了解的文章 ...
強化學習概況 正如在前面所提到的,強化學習是指一種計算機以“試錯”的方式進行學習,通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為,目標是使程序獲得最大的獎賞,強化學習不同於連督學習,區別主要表現在強化信號上,強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常 ...
監督學習(Supervised learning) 監督學習即具有特征(feature)和標簽(label)的,即使數據是沒有標簽的,也可以通過學習特征和標簽之間的關系,判斷出標簽--分類。 簡而言之:提供數據,預測標簽。比如對動物貓和狗圖片進行預測,預測label為cat或者dog ...
監督學習是從標注數據中學習模型的機器學習問題,是統計學習或機器學習的重要組成部分。赫爾伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾對“學習”給出以下定義:“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能,這就是學習。”按照這一觀點,統計學習就是計算機系統通過運用數據及統計方法提高系統性能 ...
目錄 強化學習基本要素 馬爾科夫決策過程 策略學習(Policy Learning) 時序差分方法(TD method) Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推薦系統強化學習建模 附錄 強化學習 ...
項目:強化學習走迷宮 我們將會應用 Q-learning 算法完成一個經典的 Markov 決策問題 -- 走迷宮! 請查看項目詳情 https://github.com/udacity/MLND_CN_P5_Reinforcement_Learning Section ...
目錄 本次示例:訓練一個追蹤紅球的白球AI 1. 新建Unity項目,導入package 2. 編寫Agent腳本 void OnEpisodeBegi ...